ROI AI 2025 - Bagaimana Agen AI Membuka Nilai Bisnis
Navigasi Cepat
Tag
Bagikan slide
ROI AI 2025 - Bagaimana Agen AI Membuka Nilai Bisnis
Tampilan detail setiap halaman slide, termasuk tata letak, konten utama dan elemen visual.
Slide judul menampilkan visualisasi bergaya molekul 3D berwarna-warni dan subjudul utama: 'Bagaimana agen membuka gelombang nilai bisnis berbasis AI berikutnya' dengan branding Google Cloud
Desain sampul satu halaman penuh dengan tipografi tebal berukuran besar, grafik 3D abstrak yang dinamis dalam warna merah muda, oranye, cyan, dan kuning menciptakan kedalaman, logo Google Cloud di kiri atas
Ikhtisar evolusi AI dari prediktif ke generatif ke era agentic, menyoroti bahwa 88% pengadopsi awal AI agentic sekarang melihat ROI positif. Menjelaskan pergeseran dari 'jika' ke 'bagaimana' perusahaan harus menggunakan AI, dengan fokus pada peningkatan skala kasus penggunaan yang terbukti dan membangun agen AI yang canggih. Ditulis oleh Oliver Parker, VP Global Generative AI GTM di Google Cloud.
Tata letak dua kolom dengan teks naratif di sisi kiri, statistik 88% besar dengan bilah gradien di sisi kanan, grafik 3D abstrak di latar belakang
Enam temuan utama disajikan dalam kartu berwarna yang diatur berdasarkan tiga bab: (1) Agen AI diterapkan dalam skala besar - 52% memiliki agen dalam produksi, (2) Pengadopsi awal AI Agentic menikmati keuntungan signifikan - 88% melihat ROI, (3) Gen AI terus memberikan hasil - 74% melihat ROI pada setidaknya satu kasus penggunaan, (4) ROI berkembang pesat di seluruh kasus penggunaan - 39% melihat ROI pada produktivitas, 37% pada pengalaman pelanggan, 33% pada penjualan/pemasaran, (5) Dukungan eksekutif mendorong keberhasilan AI - 78% dengan sponsor tingkat C melihat ROI, (6) Tantangan masih menghadirkan hambatan - pertimbangan #1 adalah privasi dan keamanan data
Latar belakang gelap dengan enam kartu gradien berwarna (spektrum merah ke kuning ke hijau ke biru) yang disusun dalam grid, label bab di bagian atas, catatan kaki terperinci di bagian bawah
Deskripsi metodologi penelitian: survei online selama 16 menit terhadap 3.466 pemimpin bisnis senior dari perusahaan global dengan pendapatan $10 juta+ dan 100+ karyawan. Dilakukan oleh Google Cloud dan National Research Group antara 18 April - 3 Juni 2025. Tolok ukur komprehensif dampak gen AI pada kinerja bisnis dan keuangan. Kecuali disebutkan, statistik hanya mencakup mereka yang menggunakan gen AI dalam produksi.
Sisi kiri berisi teks metodologi, sisi kanan menampilkan visualisasi jaring partikel iridescent 3D abstrak dalam gradien ungu, merah muda, dan biru
Rincian terperinci responden survei: 940 CEO/CIO, 1.097 CFO/CMO/CTO, 768 CISO/CDO/CSO/COO/Direktur, 661 Direktur IT/Kepala Inovasi. Distribusi geografis di lebih dari 25 pasar dengan visualisasi peta dunia. Representasi industri yang kuat di seluruh media/hiburan, ritel/CPG, layanan keuangan, manufaktur, perawatan kesehatan, telekomunikasi, dan sektor publik.
Kolom kiri berisi rincian responden terperinci dan kriteria ukuran organisasi, sisi kanan menampilkan peta dunia dengan jumlah peserta per negara, industri yang tercantum di bagian bawah
Empat bagian laporan utama: (1) Pergeseran agentic - halaman 07, (2) 5 area terbukti di mana AI memberikan ROI - halaman 21, (3) Tren investasi untuk masa depan siap AI - halaman 38, (4) Langkah Anda selanjutnya - halaman 46
Tipografi hitam tebal berukuran besar dengan latar belakang putih untuk 'Daftar isi', progress bar berwarna di bagian atas yang bertransisi melalui spektrum, visualisasi gelombang partikel 3D biru/ungu abstrak di bagian bawah, empat judul bagian dengan nomor halaman yang disejajarkan ke kanan
Slide pembuka bab dengan tipografi besar '01 The agentic shift' pada latar belakang gradien oranye yang bertransisi dari merah-oranye ke kuning-hijau
Latar belakang gradien satu halaman penuh (nada oranye hangat), teks minimal dengan nomor bab '01' dan judul 'The agentic shift', nomor halaman '7' di kanan bawah
Penjelasan tentang bagaimana bisnis menerapkan teknologi AI dari chatbot sederhana hingga sistem multi-agen yang kompleks, menandai pergeseran mendasar dari AI yang membantu menjadi AI yang beroperasi secara independen di bawah kendali manusia. 52% eksekutif menyatakan organisasi mereka yang menggunakan gen AI sekarang juga memanfaatkan agen AI. Termasuk kotak definisi yang menjelaskan bahwa agen AI adalah LLM khusus dengan peran, konteks, dan tujuan tertentu untuk secara mandiri merencanakan, menalar, dan melakukan tugas.
Sisi kiri berisi teks naratif dan statistik 52% dengan visualisasi diagram lingkaran, sisi kanan menampilkan kotak definisi dengan aksen kuning dan visualisasi jaring partikel emas 3D di bagian bawah
Kerangka kerja kematangan tiga tingkat: Tingkat 1 - Tugas sederhana (chatbot, pengambilan informasi, pembuatan gambar), Tingkat 2 - Aplikasi agen AI (agen AI layanan pelanggan, agen kreatif), Tingkat 3 - Alur kerja multi-agen (alur kerja agentic, orkestrasi agen). Representasi visual menunjukkan perkembangan dari implementasi dasar ke kompleks.
Tata letak tiga kolom dengan kartu berwarna gradien (oranye ke kuning ke hijau), setiap tingkat memiliki contoh berbentuk pil bulat, visualisasi ikon sederhana di bagian bawah yang menunjukkan elemen tunggal yang berkembang menjadi jaringan yang saling berhubungan
Kutipan unggulan dari Fiona Tan, CTO Wayfair: 'Agen AI berlaku di berbagai macam kasus penggunaan, dan saya percaya setiap bisnis memiliki alur kerja di mana AI agentic dapat memberikan nilai yang berarti. Ini mempercepat proses yang ada, mendorong dampak bisnis yang terukur.'
Latar belakang putih bersih dengan tanda kutip besar, logo Wayfair, teks kutipan dalam tipografi besar, foto profesional Fiona Tan dengan jabatan di bawahnya
Statistik utama: 39% eksekutif mengatakan organisasi mereka telah meluncurkan lebih dari 10 agen AI. Teks pendukung menjelaskan bahwa meskipun teknologi inti sebagian besar bersifat teoretis hanya 1-2 tahun lalu, AI agentik sudah dalam penyebaran luas di berbagai industri dan di seluruh dunia. Termasuk kutipan dari Velit Dundar, VP of Global eCommerce di Radisson Hotel Group tentang manusia dan mesin yang memiliki hubungan simbiosis sejati.
Sisi kiri berisi tajuk utama dan statistik dengan bilah kemajuan gradien, sisi kanan menampilkan kotak kutipan dengan logo Radisson Hotel Group dan kutipan eksekutif, visualisasi 3D abstrak di latar belakang
Analisis yang menunjukkan adopsi AI yang meningkat pesat di seluruh organisasi dari setiap ukuran, sektor, dan lokasi. Menjelaskan bahwa kemunculan yang konsisten di berbagai jenis organisasi menunjukkan tren yang kuat menuju penggunaan yang luas. Namun, aplikasi bervariasi menurut wilayah berdasarkan keharusan bisnis yang berbeda - Eropa memprioritaskan dukungan teknologi yang ditingkatkan AI, JAPAC berfokus pada layanan pelanggan, LATAM menekankan pemasaran. Termasuk kutipan Deutsche Bank tentang agen AI yang mendukung manusia di belakang layar untuk meningkatkan kinerja keuangan.
Kolom kiri berisi teks naratif dan kotak kutipan, sisi kanan akan menunjukkan rincian regional (direferensikan tetapi sebagian terlihat)
Data komprehensif yang menunjukkan tingkat adopsi agen AI: Berdasarkan Wilayah - Amerika Utara 46%, LATAM 56%, Eropa 47%, JAPAC 64%, MEA 59%; Berdasarkan Industri - Ritel/CPG 51%, Layanan Keuangan 53%, Media/Hiburan 54%, Telekomunikasi 56%, Kesehatan 44%, Manufaktur 56%, Sektor Publik 55%; Berdasarkan Ukuran Organisasi - 100-499 karyawan 49%, 500-999 karyawan 56%, 1000+ karyawan 52%
Tata letak tiga kolom dengan tajuk ikon (bola dunia, bangunan, orang) dan rincian persentase terperinci untuk setiap kategori, catatan kaki di bagian bawah, desain visualisasi data yang bersih
Kasus penggunaan agen AI lintas industri yang diurutkan berdasarkan adopsi: Layanan/pengalaman pelanggan 49%, Pemasaran 46%, Operasi keamanan/keamanan siber 46%, Dukungan teknologi 45%, Inovasi/desain produk 43%, Produktivitas/penelitian 43%, Pengembangan perangkat lunak 40%, Keuangan/akuntansi 38%, Penjualan 35%, SDM 31%, Personalisasi 29%, Hukum 15%. Dari layanan pelanggan dan pemasaran hingga operasi keamanan dan dukungan teknologi, agen AI membantu orang fokus pada pekerjaan yang penting dengan menangani tugas-tugas yang membosankan. Termasuk kutipan Morrisons tentang keunggulan kompetitif.
Sisi kiri berisi teks naratif dan kutipan Morrisons, sisi kanan menampilkan bagan batang horizontal dengan batang gradien oranye-ke-kuning yang menunjukkan persentase adopsi untuk setiap kasus penggunaan
Meskipun agen AI diterapkan secara luas, setiap industri memiliki prioritasnya sendiri karena perusahaan berinvestasi dalam kasus penggunaan yang memberikan dampak paling signifikan. Penerapan ini mewakili perubahan operasional mendasar di seluruh lanskap bisnis. Termasuk kutipan dari Bruno de F. Melo e Souza, Director of Engineering, Data & AI di Globo, tentang peluang di mana-mana di media/hiburan untuk meningkatkan alur produksi media dari ide hingga distribusi.
Sisi kiri berisi teks analisis, tengah/kanan menampilkan kotak kutipan dengan logo Globo dan visualisasi partikel 3D biru/hijau abstrak
Rincian mendetail yang menunjukkan 3 prioritas utama agen AI berdasarkan industri: Ritel/CPG - Layanan pelanggan 47%, Pemasaran 44%, Operasi keamanan 41%; Jasa Keuangan - Layanan pelanggan 57%, Pemasaran 48%, Keuangan/akuntansi & Operasi keamanan (imbang) 46%; Media/Hiburan - Operasi keamanan 47%, Pengembangan perangkat lunak 46%, Inovasi produk 46%; Telekomunikasi - Operasi keamanan 47%, Dukungan teknis 46%, Layanan pelanggan 45%; Layanan Kesehatan - Dukungan teknis 49%, Produktivitas/riset 44%, Operasi keamanan 43%; Manufaktur - Layanan pelanggan/Pemasaran (imbang) 56%, Produktivitas/riset 55%, Kontrol kualitas 54%; Sektor Publik - Dukungan teknis 56%, Layanan pelanggan/Pengembangan perangkat lunak (imbang) 51%, Keuangan/akuntansi 51%
Tujuh kolom industri dengan tajuk ikon, masing-masing menunjukkan 3 kasus penggunaan teratas dengan persentase, diberi kode warna dari kuning ke hijau di seluruh kolom
Dalam lanskap adopsi agen AI yang lebih luas, kelompok berbeda dari pengadopsi awal membedakan diri mereka. Pengadopsi awal mendedikasikan setidaknya 50% anggaran AI masa depan untuk agen AI dan sudah memiliki agen yang tertanam dalam di seluruh operasi. Statistik utama: 82% organisasi pengadopsi awal telah menerapkan lebih dari 10 agen AI (vs 39% di seluruh organisasi), 78% telah memanfaatkan gen AI dalam produksi selama lebih dari setahun (vs 52% di seluruh organisasi). Kinerja terbaik mereka bukanlah kebetulan - itu adalah hasil dari strategi yang disengaja yang berpusat pada kemampuan teknis yang mendalam dan komitmen organisasi.
Kolom kiri berisi definisi dan teks naratif, sisi kanan menampilkan dua statistik utama (82% dan 78%) dengan perbandingan batang horizontal yang menunjukkan persentase pengadopsi awal vs keseluruhan
Kutipan unggulan dari Vishal Gupta, Chief Procurement Officer di Indosat: 'Kami melihat semua karyawan di Indosat memiliki agen pribadi untuk memperkuat kemampuan kami dan meningkatkan dampak keseluruhan kami.'
Latar belakang putih dengan tanda kutip besar, logo Indosat (desain bunga merah muda), teks kutipan dalam tipografi besar yang bersih, foto kepala profesional dengan jabatan
Keberhasilan pengadopsi awal memberikan peta jalan yang jelas bagi organisasi baik membangun kasus bisnis atau meningkatkan skala program yang ada. Para pemimpin memperjuangkan AI dalam produksi, mensponsori penerapan banyak agen, dan mengamankan anggaran khusus untuk pertumbuhan, yang diterjemahkan ke dalam ROI yang lebih konsisten. Temuan utama: 88% pengadopsi awal AI agentik melihat ROI sekarang pada setidaknya satu kasus penggunaan gen AI (vs 74% di seluruh organisasi); Organisasi pengadopsi awal memiliki setidaknya 50% anggaran AI masa depan yang dialokasikan untuk agen; 39% dari total pengeluaran TI tahunan dialokasikan untuk AI (vs rata-rata 26%); Pengadopsi awal lebih mungkin melaporkan nilai signifikan dari gen AI di seluruh area utama termasuk pengalaman pelanggan, pertumbuhan bisnis, keamanan, dan pemasaran; Lebih mungkin melaporkan ROI pada semua kasus penggunaan AI agentik lintas industri.
Kolom kiri menunjukkan perbandingan besar 88% vs 74% dengan batang gradien, sisi kanan mencantumkan lima faktor keberhasilan yang dicentang dalam kotak abu-abu
Kutipan unggulan dari Cristina Nitulescu, Head of Digital Transformation and IT di Bayer Consumer Health: 'Anda harus melihat ROI tidak hanya sebagai ukuran pengembalian tetapi juga kecepatan pengembalian. Inisiatif AI adalah investasi besar yang belum menjadi komoditas, jadi kita harus melihat di mana hiper-otomatisasi dan penskalaan dengan AI benar-benar menghasilkan pengembalian terlebih dahulu. Seberapa cepat investasi Anda kembali ke organisasi dan kemampuan apa yang Anda investasikan sekarang yang akan meningkat dan menciptakan lebih banyak efisiensi atau transformasi bisnis di kemudian hari?'
Latar belakang putih dengan logo Bayer, teks kutipan panjang dalam tipografi besar, foto kepala profesional dengan jabatan, visualisasi 3D kuning/oranye abstrak di sisi kanan
Slide pembuka bab dengan tipografi besar '02 5 area terbukti di mana AI memberikan ROI' pada latar belakang gradien kuning ke hijau
Latar belakang gradien satu halaman penuh (kuning hangat beralih ke hijau), teks minimal dengan nomor bab '02' dan judul bab, nomor halaman '21' di kanan bawah
Ikhtisar siklus kebajikan di mana ROI yang dapat ditunjukkan mempercepat adopsi gen AI untuk kasus penggunaan tertentu, yang pada gilirannya membenarkan fokus yang lebih besar pada kasus penggunaan tersebut. Setelah tahun 2024 membuktikan gen AI berfungsi, tahun 2025 adalah tentang membangun kesuksesan tersebut dengan para pengadopsi awal yang melapisi aplikasi AI baru di atas kemenangan awal. Tiga ukuran utama: ROI - 74% melaporkan dalam tahun pertama (tidak berubah YoY); Peningkatan pendapatan tahunan - 53% dari mereka yang melaporkan peningkatan pendapatan memperkirakan keuntungan antara 6-10% (vs 52% pada tahun 2024); Waktu ke pasar - 51% mencatat rata-rata 3-6 bulan dari ide hingga produksi (vs 47% pada tahun 2024).
Sisi kiri berisi teks naratif yang menjelaskan siklus kebajikan, sisi kanan menampilkan tiga indikator progres melingkar dengan statistik dan perbandingan YoY
Lima manfaat utama muncul dari set data global sebagai yang memiliki keuntungan keseluruhan terbesar yang dikaitkan dengan gen AI: (1) Produktivitas, (2) Pengalaman pelanggan, (3) Pertumbuhan bisnis, (4) Pemasaran, (5) Keamanan. Sementara perkiraan eksekutif tentang nilai tambah gen AI umumnya lebih konservatif daripada tahun 2024, bagian yang lebih tinggi melaporkan peningkatan pengalaman pelanggan. Area-area ini menyediakan templat bagi para eksekutif untuk menata ulang fungsi bisnis organisasi mereka setelah ditambah dengan gen AI.
Kolom kiri berisi penjelasan naratif, sisi kanan menampilkan lima kotak bernomor (01-05) dalam warna gradien dari kuning hingga hijau, masing-masing diberi label dengan kategori manfaat
Data komprehensif yang menunjukkan dampak utama gen AI: (1) Produktivitas - 70% melaporkan peningkatan produktivitas dari gen AI (vs 71% pada tahun 2024); (2) Pengalaman pelanggan - 63% melaporkan peningkatan pengalaman pelanggan (vs 60% pada tahun 2024); (3) Pertumbuhan bisnis - 56% melaporkan pertumbuhan bisnis (vs 63% pada tahun 2024); (4) Pemasaran - 55% melaporkan dampak yang berarti pada pemasaran (baru pada tahun 2025); (5) Keamanan - 49% melaporkan peningkatan keamanan (vs 56% pada tahun 2024). Manfaat bisnis digunakan untuk mengukur kesehatan inisiatif transformasi teknologi dan berfungsi sebagai indikator utama kinerja keuangan.
Bagian atas menunjukkan lima kategori manfaat dengan perbandingan persentase, visualisasi 3D berwarna-warni abstrak di sudut kanan atas, data disajikan dalam format kolom yang bersih
Kutipan dari Francis Pugeda, Direktur Pengembangan Produk AI di Globe Telecom: 'Dengan alat low-code baru, para ahli kami di bidang pemasaran, keuangan, atau operasi dapat membangun pembantu AI sederhana mereka sendiri untuk memecahkan masalah spesifik mereka.' Disertai oleh data IDC White Paper yang menunjukkan 727% ROI yang dicapai selama tiga tahun rata-rata oleh bisnis dengan Google Cloud.
Sisi kiri menampilkan logo Globe dan kutipan, sisi kanan menampilkan statistik 727% besar dengan teks penjelasan dan kutipan sumber IDC
Analisis terperinci tentang peningkatan produktivitas: 70% melaporkan peningkatan produktivitas (vs 71% pada tahun 2024); 39% eksekutif yang melaporkan peningkatan produktivitas organisasi menunjukkan bahwa produktivitas karyawan mereka setidaknya telah berlipat ganda sebagai hasil dari gen AI (vs 45% pada tahun 2024); 39% melihat ROI pada kasus penggunaan gen AI untuk produktivitas individu termasuk email, dokumen, presentasi, rapat, obrolan (vs 34% pada tahun 2024). Di antara para eksekutif yang melaporkan peningkatan produktivitas, bagian yang lebih tinggi melaporkan peningkatan non-TI dari tahun ke tahun. Area utama di mana AI mendorong ROI: Proses/produktivitas staf TI 70%, Waktu yang lebih cepat untuk mendapatkan wawasan 61%, Proses/produktivitas staf non-TI 60%, Akurasi yang lebih baik 58%, Waktu yang lebih cepat ke pasar 48%.
Kolom kiri menunjukkan tiga statistik utama dengan bilah progres gradien, sisi kanan menampilkan latar belakang gelap dengan lima grafik batang horizontal yang menunjukkan area peningkatan produktivitas tertentu
Contoh kasus penggunaan praktis - Tujuan: Dapatkan wawasan dari data yang disimpan di Google Sheet untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Tindakan: Buka panel samping Sheet yang berisi data dan klik perintah yang disarankan untuk menganalisis data, yang secara otomatis akan meninjau dan menganalisis untuk memberikan ikhtisar dan wawasan. Hasil dengan Google Cloud: $250 ribu dalam manfaat tahunan rata-rata per 1.000 karyawan; Pengembang 50% lebih produktif; Pengguna akhir 36% lebih produktif. Termasuk kutipan dari Natalie Bowman, Managing Director di Alaska Airlines tentang kemanusiaan dan kenyamanan AI.
Sisi kiri menunjukkan kotak kasus penggunaan dengan tujuan dan langkah-langkah tindakan ditambah tombol 'Coba perintah ini', sisi kanan menampilkan tiga statistik utama dari studi IDC, kutipan Alaska Airlines di bagian bawah
Analisis pengalaman pelanggan yang menunjukkan percepatan peningkatan dari tahun ke tahun menegaskan peran AI sebagai mesin utama untuk keterlibatan pengguna: 63% melaporkan peningkatan pengalaman pelanggan (vs 60% pada tahun 2024); 51% eksekutif yang melaporkan peningkatan pengalaman pelanggan menunjukkan peningkatan 6-10% (vs 53% pada tahun 2024); 68% organisasi ritel/CPG melaporkan solusi gen AI telah menambah nilai pada pengalaman pelanggan mereka (vs 57% pada tahun 2024); 37% melihat ROI pada kasus penggunaan gen AI untuk pengalaman pelanggan dan layanan lapangan termasuk obrolan, pusat panggilan, dan dukungan teknisi di lapangan (vs 34% pada tahun 2024). Area peningkatan pengalaman pelanggan: Peningkatan keterlibatan pengguna 83% (-2% YoY), Peningkatan kepuasan pengguna/NPS 75% (-5% YoY).
Kolom kiri menunjukkan empat statistik utama dengan bilah progres gradien, sisi kanan menampilkan latar belakang gelap dengan dua indikator progres melingkar yang menunjukkan peningkatan pengalaman pelanggan tertentu
Kutipan unggulan dari Nick Manning, Direktur Produk Konsumen di Golden State Warriors: 'Untuk bisnis apa pun, tujuan utamanya adalah untuk menemui pelanggan di tempat mereka berada. Keuntungan yang signifikan adalah memiliki gen AI yang andal yang secara konsisten tersedia melalui berbagai saluran seperti email, teks, dan obrolan. Gen AI memungkinkan Anda membangun pengalaman pelanggan yang secara efektif menjawab pertanyaan dan menyelesaikan tugas, menghilangkan kebutuhan pelanggan untuk menunggu dalam antrean untuk berbicara dengan manusia.'
Latar belakang putih dengan logo Golden State Warriors, teks kutipan diperpanjang dalam tipografi besar, foto kepala profesional dengan gelar
Contoh kasus penggunaan praktis - Tujuan: Bantu pelanggan menyelesaikan masalah produk umum dan mencapai resolusi positif. Tindakan: Agen AI dapat menemukan artikel basis pengetahuan, menampilkan tiket dukungan terbaru, informasi garansi, dan merekomendasikan tips pemecahan masalah teratas. Hasil dengan Google Cloud: 207% ROI tiga tahun dari penggunaan Customer Engagement Suite dengan Google AI; 120 detik dihemat per kontak di tahun pertama, meningkat menjadi 130 detik pada tahun ketiga; Peningkatan $2 juta dalam pendapatan tambahan di tahun pertama, berlipat ganda menjadi $4 juta pada tahun ketiga dari perutean dan informasi yang lebih baik. Termasuk kutipan dari Leeza Constantoulakis, Chief Nursing Officer di Drive Health.
Sisi kiri menunjukkan kotak instruksi kasus penggunaan dengan tombol 'Coba perintah ini', sisi kanan menampilkan tiga statistik utama dari studi Forrester, kutipan Drive Health di bagian bawah
Analisis pertumbuhan pendapatan menunjukkan bahwa pertumbuhan pendapatan secara signifikan lebih tinggi di dalam organisasi yang memanfaatkan AI dalam produksi: 56% melaporkan pertumbuhan bisnis karena gen AI (vs 63% pada tahun 2024). Perbandingan pertumbuhan pendapatan dari gen AI tahun 2024 vs 2025: Peningkatan pendapatan tahunan secara keseluruhan antara 1-5%: 14% pada tahun 2024, 15% pada tahun 2025; Peningkatan pendapatan tahunan secara keseluruhan antara 6-10%: 52% pada tahun 2024, 53% pada tahun 2025; Peningkatan pendapatan tahunan secara keseluruhan lebih dari 10%: 34% pada tahun 2024, 31% pada tahun 2025.
Sisi kiri menunjukkan statistik utama 56% dengan visualisasi 3D berwarna-warni abstrak di bagian bawah, sisi kanan menampilkan tabel latar belakang gelap yang membandingkan persentase pertumbuhan pendapatan tahun 2024 vs 2025 di tiga tingkatan
Contoh kasus penggunaan praktis - Tujuan: Mengidentifikasi produk yang lambat bergerak dan mengambil tindakan untuk meningkatkan penjualan atau mengelola inventaris. Tindakan: Agen AI dapat menampilkan data penjualan dan tingkat inventaris saat ini, menganalisis dan membandingkan tren, kemudian menyarankan promosi cuci gudang yang ditargetkan atau menyesuaikan tingkat pemesanan stok. Hasil: $1,4 juta pendapatan bersih tambahan yang dicapai, rata-rata, oleh pelanggan Google Cloud. Menampilkan statistik besar $1,4 juta dengan visualisasi 3D hijau abstrak.
Statistik besar $1,4 juta mendominasi sisi kiri dengan visualisasi partikel hijau abstrak, sisi kanan menampilkan kotak instruksi abu-abu dengan format tujuan/tindakan dan tombol 'Coba perintah ini'
Analisis pemasaran menunjukkan bahwa penerapan AI dalam alur kerja pemasaran memungkinkan kampanye yang lebih efektif, menghasilkan lebih banyak prospek, dan meningkatkan konversi: 55% melaporkan gen AI telah menghasilkan dampak yang berarti pada pemasaran, membantu membuat kampanye dan meningkatkan prospek dan konversi; 33% melihat ROI pada kasus penggunaan gen AI untuk penjualan dan pemasaran termasuk aktivitas penjualan lapangan, operasi pemasaran, dan pembuatan konten (tidak berubah YoY). Peningkatan pemasaran dari gen AI di berbagai industri: Retail/CPG 59%, Layanan Keuangan 56%, Media/Hiburan 59%, Telekomunikasi 49%, Layanan Kesehatan 48%, Manufaktur 58%, Sektor Publik 51%.
Kolom kiri menunjukkan dua statistik utama (55% dan 33%) dengan progress bar gradien, sisi kanan menampilkan latar belakang gelap dengan tujuh bagan batang horizontal yang menunjukkan peningkatan pemasaran khusus industri
Contoh kasus penggunaan praktis - Tujuan: Memahami strategi pesaing dan menyusun analisis. Tindakan: Gunakan agen Deep Research Google untuk meneliti kampanye pemasaran terbaru dan kehadiran media sosial pesaing, menyusun laporan analisis, dan mengidentifikasi peluang diferensiasi potensial. Hasil dengan Google Cloud: 32% pengeditan konten lebih cepat; 42% lebih cepat daripada gen AI yang tersedia secara komersial untuk mereplikasi pembuatan nada suara; 46% pembuatan konten lebih cepat. Termasuk kutipan dari Ian Hargreaves, Data Science Fellow di ATB Financial tentang menata ulang pembuatan konten dengan AI.
Sisi kiri menunjukkan kotak instruksi kasus penggunaan dengan tombol 'Coba perintah ini', sisi kanan menampilkan tiga statistik utama dari studi IDC, visualisasi 3D biru/hijau abstrak di kanan, kutipan ATB Financial di bagian bawah
Kutipan unggulan dari Zafar Chaudry, Chief Digital Officer & Chief AI and Information Officer di Seattle Children's Hospital: 'Gen AI unggul dalam tugas-tugas terkait pemasaran yang memerlukan ekstraksi data dari database besar, seperti membangun audiens, orkestrasi perjalanan, pembuatan konten, dan merancang kampanye yang ditargetkan dan dipersonalisasi.'
Latar belakang putih dengan logo Seattle Children's (desain ikan oranye), teks kutipan dalam tipografi besar, foto kepala profesional dengan jabatan, visualisasi 3D teal/hijau abstrak di sisi kanan
Analisis keamanan yang menunjukkan deteksi dan respons ancaman AI dapat meningkatkan postur keamanan, terutama terhadap ancaman yang muncul: 49% melaporkan gen AI telah menghasilkan dampak yang berarti bagi postur keamanan (baru pada tahun 2025). Peningkatan postur keamanan dari gen AI: Peningkatan kemampuan untuk mengidentifikasi ancaman 77% (-5% YoY), Pengurangan waktu penyelesaian 61% (-10% YoY), Peningkatan integrasi intelijen dan respons 74% (baru pada tahun 2025), Pengurangan jumlah tiket keamanan 53% (-12% YoY).
Kolom kiri menunjukkan statistik utama 49% dan empat peningkatan keamanan spesifik dengan progress bar gradien dan perbandingan YoY, setiap metrik ditampilkan dengan persentase yang menonjol
Contoh kasus penggunaan praktis - Tujuan: Menilai dengan cepat kerentanan keamanan yang dilaporkan, mengoordinasikan perbaikan, dan berkomunikasi dengan pemangku kepentingan. Tindakan: Agen mengumpulkan laporan kerentanan, status keamanan saat ini, dan hasil pentest. Setelah menilai tingkat keparahan masalah, agen menyusun laporan dan membuat tiket dukungan untuk menerapkan perbaikan. Hasil dengan Google Cloud: Penghematan $1,2 juta selama tiga tahun dengan menyediakan model biaya yang dapat diprediksi dan memungkinkan penonaktifan alat keamanan on-prem lama; Pengurangan 70% dalam risiko dan biaya pelanggaran; Waktu rata-rata untuk merespons 50% lebih cepat dan waktu rata-rata untuk menyelidiki 65% lebih cepat untuk tim SecOps. Termasuk kutipan dari Zafar Chaudry tentang keamanan yang menjadi kasus penggunaan yang sempurna untuk gen AI.
Sisi kiri menunjukkan kotak instruksi kasus penggunaan dengan tombol 'Coba perintah ini', sisi kanan menampilkan tiga statistik utama dari studi Forrester, kutipan Seattle Children's di bagian bawah
Slide pembuka bab dengan tipografi besar '03 Tren investasi untuk masa depan yang siap AI' pada latar belakang gradien hijau ke biru
Latar belakang gradien halaman penuh (hijau beralih ke biru), teks minimal dengan nomor bab '03' dan judul bab, nomor halaman '38' di kanan bawah
Bisnis merevisi prioritas untuk selaras dengan masa depan yang mengutamakan AI - investasi meningkat, dan porsi anggaran AI yang lebih tinggi ditujukan untuk penerapan agen AI. 5 tujuan bisnis teratas yang membandingkan tahun 2024 vs 2025: Peningkatan efisiensi operasional (53% pada tahun 2024, 51% pada tahun 2025), Peningkatan pengalaman pelanggan (52% pada tahun 2024, 50% pada tahun 2025), Peningkatan produktivitas karyawan (52% pada tahun 2024, 49% pada tahun 2025), Penerapan agen AI yang lebih besar (Baru pada tahun 2025, 43% pada tahun 2025), Peningkatan daya saing/pangsa pasar (50% pada tahun 2024, 41% pada tahun 2025). Termasuk kutipan dari Cristina Nitulescu dari Bayer tentang memprioritaskan AI agentik untuk masa depan.
Sisi kiri berisi teks naratif dan kutipan Bayer, sisi kanan menampilkan bagan batang horizontal yang membandingkan tahun 2024 (abu-abu) vs 2025 (gradien biru/hijau) untuk lima tujuan bisnis
AI sekarang menjadi investasi perusahaan yang sangat penting yang dibuktikan oleh dua tren yang jelas. Seiring dengan penurunan biaya teknologi, pengeluaran keseluruhan meningkat. Investasi baru ini semakin didanai dengan mengalokasikan kembali modal dari anggaran non-AI, selain dari persentase rata-rata 26% dari total pengeluaran TI tahunan yang sudah dialokasikan untuk AI. Tiga temuan utama: 77% melaporkan pengeluaran gen AI organisasi mereka telah meningkat seiring dengan penurunan biaya teknologi (tidak diujicobakan pada tahun 2024); 58% melaporkan organisasi mereka mengalokasikan anggaran baru bersih (tanpa mengurangi anggaran lain) untuk mendanai investasi gen AI (vs 61% pada tahun 2024); 48% mengalokasikan kembali anggaran non-AI untuk mendanai investasi gen AI (vs 44% pada tahun 2024).
Sisi kiri berisi teks utama dan naratif dengan visualisasi partikel biru abstrak di bagian bawah, sisi kanan menampilkan tiga statistik dengan progress bar gradien pada latar belakang gelap
Prioritas investasi strategis yang diperingkat: 42% Menyelaraskan bisnis dan teknologi untuk mendukung manajemen perubahan untuk adopsi AI oleh pengguna; 41% Meningkatkan kualitas data dan manajemen pengetahuan; 40% Meningkatkan keterampilan staf, merekrut talenta, dan mengembangkan kemitraan outsource yang tepat; 37% Menyediakan perangkat dan sumber daya komputasi yang tepat untuk AI; 33% Mengatur dan mengelola risiko AI; 31% Menerapkan agen AI; 29% Mempertimbangkan kembali struktur organisasi dan model operasi untuk implikasi AI; 28% Mengukur dampak AI. Termasuk kutipan dari Oliver Dörler, Chief Data and AI Officer di Commerzbank tentang memprioritaskan kasus penggunaan AI dengan ROI terbesar.
Sisi kiri menampilkan latar belakang gelap dengan delapan prioritas investasi horizontal yang ditampilkan sebagai batang gradien dengan persentase, sisi kanan menampilkan kutipan Commerzbank dengan latar belakang putih
Keuntungan terbesar datang ketika AI selaras dengan tujuan bisnis yang jelas. Formalisasi strategi AI paling terlihat dalam stabilitas dan kekuatan dukungan eksekutif. Mirip dengan temuan tahun lalu, dukungan C-suite tetap penting untuk keberhasilan adopsi AI. Eksekutif yang melaporkan bahwa organisasi mereka memiliki keselarasan eksekutif yang komprehensif secara konsisten lebih mungkin untuk melihat ROI nyata dari inisiatif AI mereka. Termasuk kutipan dari Eric Lambert, VP Legal and Employment Counsel di Trimble tentang mendefinisikan apa arti ROI di luar pengembalian finansial.
Sisi kiri berisi teks naratif yang menjelaskan pentingnya dukungan, sisi kanan menampilkan kutipan Trimble dengan logo dengan latar belakang putih
Data yang membandingkan organisasi dengan dan tanpa dukungan C-suite yang komprehensif: 2024 - Organisasi dengan dukungan C-suite 78%, Organisasi tanpa 71%; 2025 - Organisasi dengan dukungan C-suite 78%, Organisasi tanpa 72%. Temuan utama: 78% eksekutif yang melaporkan bahwa organisasi mereka memiliki dukungan tingkat C melaporkan melihat ROI sekarang pada setidaknya satu kasus penggunaan gen AI pada tahun 2025. Lebih penting lagi adalah peningkatan signifikan dalam keselarasan yang kuat antara adopsi gen AI dan dukungan tingkat C-suite - yang tumbuh dari 69% pada tahun 2024 menjadi 73% pada tahun 2025. Termasuk kutipan dari Anaterra Oliveira, VP of Technology di Dasa tentang dukungan tingkat C yang penting.
Sisi kiri menunjukkan grafik batang perbandingan untuk tahun 2024 dan 2025 dengan batang gradien hijau, kanan atas menampilkan statistik 78%, bagian bawah menampilkan kutipan Dasa
Bagi banyak organisasi, tantangan utama dengan AI berakar pada pekerjaan dasar yang diperlukan untuk mendukungnya. Mengatasi kompleksitas integrasi sistem dan memenuhi standar tinggi untuk keamanan data merupakan rintangan paling signifikan. Solusinya terletak pada mengadopsi strategi data modern dan terintegrasi yang memprioritaskan tata kelola dan protokol keamanan yang kuat sejak awal. Lebih dari 1 dari 3 menunjukkan bahwa privasi dan keamanan data adalah pertimbangan utama untuk penyedia LLM. Termasuk kutipan dari Christoph Rabenseifner dari Deutsche Bank tentang kesulitan menerapkan agen AI sambil mencakup keamanan perusahaan, kepatuhan, dan persyaratan lainnya.
Sisi kiri berisi teks naratif dan panggilan 'Lebih dari 1 dari 3', sisi kanan menampilkan kutipan Deutsche Bank dengan latar belakang putih
Faktor kunci saat mempertimbangkan penyedia LLM: #1 Privasi dan keamanan data 37%; #2 Integrasi dengan sistem yang ada 28%; #3 Biaya 27%. Termasuk kutipan dari Natalie Bowman dari Alaska Airlines tentang kekhawatiran keamanan terbesar adalah risiko aktor jahat mendapatkan akses ke data atau LLM yang berhalusinasi/mengubahnya, yang menyebabkan hilangnya pandangan data yang sebenarnya dalam lingkaran setan.
Sisi kiri menampilkan kutipan Alaska Airlines, sisi kanan menampilkan tiga faktor dengan batang hijau gradien yang menunjukkan persentase dengan latar belakang putih
Slide pembuka bab dengan tipografi besar '04 Langkah Anda selanjutnya' dengan latar belakang gradien biru
Latar belakang gradien halaman penuh (hijau yang beralih ke biru), teks minimal dengan nomor bab '04' dan judul bab, nomor halaman '46' di kanan bawah
Daftar periksa tujuh poin untuk keberhasilan agen AI: (1) Temukan juara eksekutif Anda - Kembangkan dukungan C-suite untuk mengadvokasi inisiatif AI, membersihkan hambatan, dan menyelaraskan dengan hasil; (2) Tunjukkan nilai untuk mengamankan anggaran AI - Bangun kasus bisnis yang menarik mengapa AI layak mendapatkan investasinya sendiri; (3) Buat buku aturan AI Anda sekarang, bukan nanti - Seiring pertumbuhan penggunaan AI, begitu pula risikonya. Tetapkan pedoman yang jelas dan mencakup seluruh perusahaan untuk mengamankan data, melindungi IP, dan memastikan kepatuhan saat Anda melakukan penskalaan; (4) Mulailah dengan kemenangan terbesar - Tidak semua proyek AI diciptakan sama. Fokuskan energi untuk membangun agen AI yang dapat mengotomatiskan tugas berulang untuk memberikan ROI yang jelas; (5) Bangun kepercayaan pada AI sejak hari pertama - Pertama, tata data Anda dengan tata kelola data yang kuat dan kerangka keamanan perusahaan. Kedua, selalu pertahankan human-in-the-loop; (6) Beri agen AI Anda alat untuk menjadi berguna - Agar agen AI dapat bekerja, ia memerlukan akses ke sistem perusahaan internal seperti CRM atau Drive. Berikan akses yang aman dan terkelola; (7) Investasikan pada bakat dan program pendidikan AI internal Anda - Perusahaan yang paling sukses tidak hanya membeli teknologi, mereka membangun keterampilan.
Tata letak dua kolom dengan item yang dicentang, masing-masing berisi panduan strategis dengan kata kunci yang ditautkan, visualisasi 3D biru/ungu abstrak di sudut kanan atas
Slide ajakan bertindak terakhir dengan teks besar 'Siap melihat ROI dari AI?' dan dua opsi tindakan: 'Hubungi kami' dan 'Bagikan laporan ini' dengan ikon panah. Visualisasi gradien warna-warni abstrak (biru, hijau, kuning) di latar belakang di sisi kanan.
Latar belakang gelap dengan tipografi putih besar di sisi kiri, visualisasi 3D gradien warna-warni abstrak di sisi kanan, dua tautan ajakan bertindak di kiri bawah, logo Google Cloud di kiri atas
Pertanyaan umum tentang slide ini dan konten presentasi yang mendasarinya.
Agentic AI mewakili evolusi di luar generative AI. Sementara generative AI membuat konten berdasarkan prompt, agentic AI melibatkan LLM khusus yang memiliki peran, konteks, dan tujuan spesifik untuk secara mandiri merencanakan, menalar, dan melakukan tugas dengan akses ke data, API panggilan fungsi, dan dapat berinteraksi dengan agen AI lainnya. Laporan ini mendefinisikan tiga tingkat kematangan agen AI: Tingkat 1 (Tugas sederhana seperti chatbot), Tingkat 2 (Aplikasi agen AI seperti agen layanan pelanggan), dan Tingkat 3 (Alur kerja multi-agen dengan orkestrasi agen). Ini menandai pergeseran dari AI yang hanya membantu menjadi AI yang dapat beroperasi secara mandiri di bawah kendali dan bimbingan manusia.
Menurut penelitian tahun 2025, 88% early adopter agentic AI (organisasi yang mendedikasikan setidaknya 50% anggaran AI masa depan mereka untuk agen) sekarang melihat ROI positif pada investasi gen AI, dibandingkan dengan 74% di seluruh organisasi. Hasil spesifik meliputi: 70% melaporkan peningkatan produktivitas, 63% melihat customer experience yang lebih baik, 56% mengalami pertumbuhan bisnis, dan 53% dari mereka yang mengalami peningkatan pendapatan melaporkan keuntungan antara 6-10%. Penelitian IDC menunjukkan pelanggan Google Cloud mencapai ROI 727% selama tiga tahun rata-rata. Waktu untuk ROI juga meningkat, dengan 51% mencatat waktu rata-rata dari ide hingga produksi adalah 3-6 bulan.
Adopsi agen AI telah mencapai status mainstream dengan sangat cepat. Penelitian menunjukkan bahwa 52% eksekutif yang organisasinya menggunakan gen AI telah menerapkan agen AI dalam produksi, dengan 39% melaporkan organisasi mereka telah meluncurkan lebih dari 10 agen AI. Di antara early adopter agentic AI, 82% telah menerapkan lebih dari 10 agen. Adopsi bervariasi menurut wilayah (JAPAC memimpin dengan 64%, diikuti oleh MEA dengan 59%, LATAM dengan 56%), menurut industri (Manufaktur 56%, Telekomunikasi 56%, Sektor Publik 55%), dan kuat di semua ukuran organisasi (56% untuk perusahaan dengan 500-999 karyawan).
Penelitian mengidentifikasi lima area yang terbukti di mana AI memberikan ROI yang terukur: (1) Produktivitas - 70% melaporkan peningkatan, dengan agen AI membantu dengan email, dokumen, presentasi, dan penelitian; (2) Customer Experience - 63% melihat peningkatan melalui obrolan bertenaga AI, pusat panggilan, dan dukungan layanan lapangan; (3) Pertumbuhan Bisnis - 56% melaporkan peningkatan pendapatan, dengan 53% melihat keuntungan 6-10%; (4) Pemasaran - 55% melaporkan dampak yang berarti pada pembuatan kampanye, pembuatan prospek, dan pengembangan konten; (5) Keamanan - 49% melihat peningkatan dalam deteksi ancaman, waktu respons (61% lebih cepat), dan pengurangan insiden. Use case lintas industri meliputi layanan pelanggan (49%), pemasaran (46%), operasi keamanan (46%), dan dukungan teknis (45%).
Laporan ini menunjukkan bahwa organisasi yang sukses membuat investasi AI yang substansial. Organisasi rata-rata mengalokasikan 26% dari total pengeluaran TI tahunan untuk AI, sementara early adopter agentic AI mendedikasikan 39% dari pengeluaran TI untuk inisiatif AI. Yang penting, 77% organisasi melaporkan pengeluaran gen AI mereka telah meningkat bahkan ketika biaya teknologi turun. Dalam hal pendekatan pendanaan, 58% mengalokasikan anggaran baru bersih (tanpa mengurangi anggaran lain), sementara 48% mengalokasikan kembali anggaran non-AI untuk mendanai investasi gen AI. Early adopter memastikan setidaknya 50% dari anggaran AI masa depan mereka secara khusus dialokasikan untuk agen AI, menunjukkan prioritas strategis sistem agentic.
Dukungan C-suite sangat penting untuk keberhasilan ROI AI. Data menunjukkan bahwa 78% eksekutif dari organisasi dengan dukungan C-level yang komprehensif melaporkan melihat ROI sekarang pada setidaknya satu use case gen AI, dibandingkan dengan 72% untuk organisasi tanpa dukungan tersebut. Penyelarasan yang kuat antara adopsi gen AI dan dukungan tingkat C-suite telah tumbuh dari 69% pada tahun 2024 menjadi 73% pada tahun 2025. Prioritas investasi teratas yang diidentifikasi adalah 'menyelaraskan bisnis dan teknologi untuk mendukung manajemen perubahan untuk adopsi AI oleh pengguna' (42%), menekankan bahwa juara eksekutif diperlukan untuk mengadvokasi inisiatif AI, menghilangkan hambatan, mengamankan anggaran khusus, dan menyelaraskan upaya dengan hasil bisnis yang terukur.
Penelitian mengidentifikasi beberapa tantangan utama: (1) Privasi dan keamanan data - pertimbangan #1 saat mengevaluasi penyedia LLM (37% menempatkannya dalam 3 faktor teratas); (2) Integrasi dengan sistem yang ada - 28% menyebutkan ini sebagai perhatian utama; (3) Biaya - 27% mengidentifikasi ini sebagai faktor utama. Tantangan signifikan lainnya termasuk meningkatkan kualitas data dan manajemen pengetahuan (prioritas 41%), meningkatkan keterampilan staf dan merekrut bakat (40%), menyediakan peralatan dan sumber daya komputasi yang tepat (37%), dan mengatur/mengelola risiko AI (33%). Solusinya terletak pada mengadopsi strategi data modern dan terintegrasi yang memprioritaskan tata kelola dan protokol keamanan yang kuat sejak awal, dengan selalu menjaga manusia dalam lingkaran untuk pengawasan.
Berdasarkan penelitian, ikuti blueprint ini: (1) Temukan juara eksekutif Anda - kembangkan dukungan C-suite; (2) Mulailah dengan kemenangan terbesar - fokus pada agen AI yang dapat mengotomatiskan tugas berulang dengan potensi ROI yang jelas; (3) Bangun kepercayaan sejak hari pertama - tata data Anda dengan tata kelola yang kuat dan keamanan perusahaan, selalu menjaga manusia dalam lingkaran; (4) Beri agen alat untuk menjadi berguna - berikan mereka akses yang aman dan terkelola ke sistem internal seperti CRM atau Drive; (5) Buat buku aturan AI Anda sekarang - tetapkan pedoman yang jelas di seluruh perusahaan untuk keamanan data, perlindungan IP, dan kepatuhan; (6) Tunjukkan nilai untuk mengamankan anggaran - bangun business case yang menarik yang menunjukkan bagaimana early adopter mencapai tingkat ROI 88%; (7) Berinvestasi pada bakat - perusahaan yang paling sukses membangun keterampilan, bukan hanya membeli teknologi. Waktu rata-rata dari ide hingga produksi adalah 3-6 bulan untuk organisasi yang sukses.
Create Your Own Slides
Turn your ideas into professional presentations in seconds with 2slides AI.
Referensikan desain profesional, pilih gaya Anda, dan hasilkan slide dengan rendering teks sempurna. Didukung oleh Nano Banana—mulai buat presentasi Anda sekarang.
Agen AI Anda untuk slide. Hemat waktu, bersinar lebih cepat dengan pembuatan presentasi yang cerdas.
© 2026 2slides. Hak cipta dilindungi.